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초록

영어

Although manganese is a mineral in high domestic demand, research on price prediction has not been conducted for a long time. However, as supply chain problems have recently emerged to the surface, institutionalization has been made to manage supply chains for major minerals, requiring information on domestic and foreign supply trends and prices for major minerals. Against this background, this study attempted to predict the price of manganese designated as a core mineral. From October 2004 to June 2025, weekly price data per ton of manganese were applied to the LSTM model and compared with ARIMA, a traditional price prediction model. As a result of the analysis, the predictive power of the LSTM model was 2% MAPE, 17.80 MAE, and 54.72 RMSE, showing better predictive power than the comparison method ARIMA.

한국어

망간은 국내 수요가 많은 광물임에도 불구하고 그동안 가격 예측에 대한 연구는 오랜 기간 이루어지지 않은 상황이다. 그러나 최근 공급망 에 대한 문제가 수면 위로 부상하면서 주요 광물에 대한 공급망 관리를 위한 제도화가 이루어지면서 주요 광물에 대한 국내외 수급동향 및 가격 등에 대한 정보를 요구하고 있다. 본 연구는 이러한 배경하에 핵심광물로 지정된 망간에 대한 가격을 예측하고자 하였다. 2004년 10월부터 2025년 6월까지 망간의 톤당 주별 가격자료를 LSTM 모형에 적용하고 이를 전통적인 가격 예측모형인 ARIMA와 비교하고자 하였다. 분석결과 LSTM 모형의 예측력은 MAPE 2%, MAE 17.80, RMSE 54.72로 비교 방법인 ARIMA에 비해 양호한 예측력을 보였다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 ARIMA
2.2 LSTM
2.3 선행연구
Ⅲ. 모형설정
3.1 분석자료
3.2 ARIMA
3.3 LSTM
Ⅳ. 가격 예측
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문 초록

키워드

저자

• 박현준 [ Hyun Jun Park | 과학기술정책연구원 과학기술인재정책센터 선임연구원 / 고려대학교 식품자원경제학과 박사과정 ]
• 진성만 [ Seong Man Jin | 한국표준과학연구원 정책실 선임연구원 ]
• 김태양 [ Tae yang Kim | 에너지경제연구원 전력정책연구실 부연구위원 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  산업혁신연구 [The Journal of Industrial Innovation]

• 간기

  계간

• pISSN

  2005-2936

• eISSN

  2800-0080

• 수록기간

  1985~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658